Franco Gungui – Intelligenza Artificiale e Machine Learning con Python: Guida Pratica con Esempi da Eseguire in PyCharm (Technology) (2025)

Intelligenza Artificiale e Machine Learning con PythonGuida Pratica con Esempi da Eseguire in PyCharmScopri come funziona davvero l’Intelligenza Artificiale: questa guida pratica ti accompagna passo dopo passo, anche se parti da zero. Con oltre 180 pagine ricche di esempi reali da eseguire in Python usando PyCharm, questo libro ti insegna in modo semplice e operativo come costruire i tuoi primi modelli di Machine Learning.📘 Cosa troverai in questo libro:Concetti spiegati con chiarezza, senza tecnicismi inutiliCodice Python funzionante, commentato riga per rigaRisultati stampati e spiegati per ogni esempioLibrerie utilizzate: Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, TensorFlow, Keras, NLTK, spaCyTutti gli esempi testati in ambiente PyCharmNon è richiesta esperienza avanzata: basta una conoscenza base di Python. Il libro è pensato per studenti, professionisti, autodidatti e curiosi del mondo dell’AI che vogliono imparare facendo.📚 Elenco dei Capitoli:Concetti base di Intelligenza Artificiale e Machine LearningAlgoritmi, modelli, dati, Python e PyCharmPreparazione e Gestione dei DatiPulizia, pre-processing, EDA con Pandas e NumPyApprendimento SupervisionatoRegressione, classificazione, KNN, alberi decisionaliApprendimento Non SupervisionatoK-Means, DBSCAN, PCA con esempi visiviAI ClassicaSistemi esperti, pianificazione, agenti intelligentiIntroduzione alle Reti NeuraliPercettrone, funzioni di attivazione, backpropagationDeep Learning e Reti AvanzateCNN per immagini, LSTM per testo, esempi interattiviValidazione e Ottimizzazione dei ModelliSplit, K-Fold, GridSearch, ROC, metricheNatural Language Processing (NLP)Analisi del sentiment con NLTK, spaCy, TextBlobCasi di Studio e Applicazioni RealiRaccomandazione film, frodi bancarie, venditeChatGPT per Debug e Modifica del Codice PythonPrompt, assistenza, regressione polinomialeEtica e Futuro dell’Intelligenza ArtificialeImpatti sociali, lavoro, rischi, competenze del futuroProssimi PassiCome continuare a studiare, percorsi di carriera, idee di progettoAppendiciGuida a PyCharm, modelli ChatGPT, risorse e riferimenti🧠 Cosa imparerai:Costruire e testare modelli predittiviUsare reti neurali per classificare immagini o testiSviluppare sistemi esperti e simulazioni intelligentiAnalizzare dati reali con metodi statistici e graficiEvitare errori comuni nella validazione dei modelliUsare ChatGPT come assistente di programmazione Python✅ Un libro pratico, chiaro, testato riga per riga.Perfetto per iniziare subito a creare progetti di Intelligenza Artificiale in Python!

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